Un'IA Che Completa I Vostri Compiti E Un'IA Che Capisce I Vostri Schemi Stanno Risolvendo Problemi Completamente Diversi, Anche Quando Sembrano Simili Dall'esterno
Dall'esterno, un'IA che completa efficientemente compiti e un'IA che riconosce lo schema comportamentale ricorrente di una persona possono sembrare simili — entrambe vengono descritte come "utili", entrambe elaborano le informazioni di una persona, entrambe rispondono in linguaggio naturale. La somiglianza è superficiale; i problemi sottostanti che vengono risolti non hanno quasi nulla in comune.
Un'IA che completa compiti risolve un problema di esecuzione: data una richiesta, produrre efficientemente il risultato corretto. Un'IA che capisce gli schemi risolve un problema di riconoscimento: dato un comportamento disperso nel tempo, identificare la struttura ricorrente sottostante. Questi richiedono dati diversi, orizzonti temporali diversi, e criteri di successo diversi — l'una è giudicata dalla qualità di un singolo risultato, l'altra da se emerge o meno uno schema reale, prima non notato.
Confondere le due porta a una delusione specifica e comune: aspettarsi che un'IA altamente capace nel completare compiti fornisca anche riconoscimento degli schemi, quando nulla nella sua progettazione puntava effettivamente a quel problema, e poi leggere il suo fallimento nel farlo come una limitazione generale dell'IA piuttosto che un disallineamento tra lo strumento e il compito specifico richiesto.
Entrambe sono legittimamente "IA che aiuta", e trattarle come lo stesso tipo di aiuto crea aspettative che nessuna delle due è stata costruita per soddisfare. Sapere quale problema viene effettivamente risolto è il primo passo per sapere di quale tipo di IA avete effettivamente bisogno.
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Momar Lissa Ndiaye («MLN») è fondatore e CEO di weyoga Inc., società del Delaware. — weyoga.ai · mln@weyoga.ai